基于Bayes方法的射击密集度评估

以某远程武器射击密集度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes 理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量试验样本情况下有效完成射击密集度试验鉴定任务的方法.将最大熵法应用于射击密集度估计,介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行射击密集度鉴定的方法.     

地——地导弹落点的精度和密集度的统计评定

本文为统计数学方法在导弹落点精度和密集度评定中的直接应用。众所周知,运用正态总体的期望值和方差的假设检验方法可以鉴定落点的精度和密集度。然而,这种鉴定方法如何与火力运用相结合,则是需要研究的问题。本文将在这方面进行论述。文中给出了射击精度评定的简易方法,制作了精度鉴定曲线。对于射击密集度,运用了Bayes统计决策方法给出鉴定方案。并讨论了验前信息对于决策区的影响,特别是在冒同样风险下对试验次数的影响。理论表明:验前信息的使用将明显地减少试射次数。这对于加速武器的定型、对于加强战备有着直接的意义。     

基于集成Bootstrap方法的导弹试验鉴定精度综合评定

针对导弹在试验鉴定过程中,试验样本极少,无法直接从极少的现场试验样本中得到可靠的精度评定结果的问题,使用仿真信息作为验前信息的基于集成Bootstrap方法对导弹精度进行综合评定,可以用于试验鉴定中精度综合评定。针对不平衡数据导致误差引入集成学习,即多组抽取样本和现场数据融合,通过多组弱置信度再得到强置信度的结果;分析了集成学习的误差必然会收敛于0;再由重要度抽样思想,采用了基于相容性水平的权重分配方案;最后采用了改进的总和规则作为集成规则,分析了参数误差。仿真结果表明基于集成Bootstrap方法能有效在小子样条件下进行导弹试验鉴定精度评定。     

一种新的火炮武器系统射击精度试验方法

射击精度是反应火炮武器系统性能的最重要技术指标,通过对以往射击精度试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统评定方法进行了分析,对目前采用的序贯截尾原理和方法进行阐述,并指出前两种方法没有利用验前信息,试验次数和试验风险比较大等缺点,由此提出一种新的贝叶斯截尾序贯检验法。这种小样本统计推断方法的基本思想是充分利用已有的验前信息,实现了多阶段试验信息的综合利用,能够减少试验次数,缩短试验周期,节约试验经费。     

验前信息在射击精度评估中的应用

验前信息的获取与合理应用是Bayes方法在武器系统射击精度评估中的关键。对验前信息的获取、验前信息的可信度及其计算进行了阐述,提出了考虑验前信息可信度的射击精度Bayes评估新方法,为武器系统射击精度评估提出了新思路。     

多源信息的Bayes融合精度鉴定方法

为了合理运用多种验前信息 ,文中首先引入了验前信息的可信度的概念 ,由此论述了验前信息与现场试验信息的融合方法 ,给出了多源信息下的Bayes精度鉴定方案。最后以实例说明鉴定方案的运用。     

导弹命中精度综合鉴定方法研究

在对现行导弹命中精度鉴定方法不合理性进行分析的基础上,应用Bayes方法基本原理和仿真技术,以研制阶段试验结果和数字仿真试验结果为验前信息,推导并给出了服从正态分布的导弹命中精度评估方法,同时结合具体实例加以分析运用,计算结果表明,此种方法可以充分利用各种试验信息,提高鉴定结论的可信度.     

近炸引信预制破片弹射击效能仿真

提出了利用动态精度试验数据,预测近炸引信预制破片弹射击效能的思路,建立了动态精度预测射击效能的数学模型,在较接近实战条件下模拟计算了近炸引信预制破片弹的射击效能.计算结果与实弹射击结果接近,表明该方法能有效预测近炸引信预制破片弹的射击效能,能为射击试验提供高可信度的验前信息,有助于优化射击试验方案的制定,减少试验样本量,降低试验消耗.     

激光半主动制导炮弹的作战效能评估仿真

激光半主动制导炮弹是在无控弹道的基础上增加末端制导段,属于远程间瞄武器,射击时是有误差的,而且误差随射击距离显著增加.通过分析制导炮弹弹道误差特性,考察影响射击精度的主要因素,建立毁伤概率模型,通过蒙特卡洛法仿真激光制导炮弹对目标的射击效率.     

评定舰炮武器系统可靠性指标MTBF的Bayes方法

为解决目前舰炮武器系统可靠性试验时间长、样本量小、双方风险高的实际问题,提出了基于验前信息评定舰炮武器系统可靠性MTBF的Bayes方法,充分挖掘了验前信息资源,有效缩短了试验时间,经仿真计算表明,在同等现场试验条件下,采用该方法可大幅降低可靠性试验双方风险。